生成AIを活用したビジネスモデル5選｜生成AIをビジネスに活用するアイデアとは？ | V-DETAIL

近年では、テキスト生成AIの「ChatGPT」をはじめ、画像生成AIの「DALL·E 2」など多種多様な生成AIがビジネスシーンや日常生活で活用され始めています。既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、たとえば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成するなどの活用が可能です。

｜生成AIをビジネスに活用する9つのアイデア

生成AIをビジネスに活用する9つのアイデアは、以下のとおりです。

生成AI

それぞれについて、わかりやすく説明していきます。

｜① リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

｜② 企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

｜③ メール・企画書などの文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの1つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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｜④ 設計・デザイン案作成

画像：株式会社大林組

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

｜⑤ ソフトウェア開発・デバッグ

画像：github

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの削減につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがコアな業務にフォーカスすることが可能となります。

｜⑥ チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

画像：パナソニックコネクト

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入などにより、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

｜⑦ 文章・画像などのコンテンツ作成

画像：伊藤園

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

｜⑧ チャットボット等による顧客対応自動化

画像：株式会社MILIZE

生成AIを活用したチャットボットなどの導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーターなどの業務負担も大幅に軽減されます。

｜⑨ サービス機能・顧客体験の進化

画像：メルカリ

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

たとえば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈や文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

｜生成AIを活用したビジネスモデル5選

生成AIによって生まれる代表的なビジネスモデルとして、以下の5つが挙げられます。

生成AIのビジネスモデル

｜① 生成AIによる既存サービスのユーザー体験の進化

画像：メルカリ

1つ目のビジネスモデルは、既存サービスのユーザー体験の進化です。

生成を活用することで、既存サービスの顧客体験をよりリッチ化・パーソナライズ化することで、アップセルや顧客のロイヤリティ向上が期待できます。

たとえば、ECサイト上に顧客の好みを聞き、適切な商品をレコメンドするAIチャットボットを搭載する、SNSやフリマアプリ上にユーザーの投稿を助けるようなAI機能を追加するなどの活用が考えられます。

｜② 生成AIベースで制作したコンテンツの販売

画像：レベルファイブ

2つ目のビジネスモデルは、生成AIベースで制作したコンテンツの販売です。

生成AIは文章・画像・音楽・動画などといった、さまざまな種類のコンテンツを自動で制作することが可能です。　

たとえば、既存のブランドやIPを活用したデジタルコンテンツの企画・制作や、製品の設計・デザインなどに活用し販売することで、従来よりも魅力的なプロダクトを低コスト・工数で実現することが可能となります。

｜③ 生成AIベースの新規サービスの提供

画像：Wired

3つ目のビジネスモデルは、生成AIベースの新たな体験・価値を実現するサービスの提供です。　

生成AIを活用し圧倒的な体験・価値を提供することで、SNS・メディアなどの各サービス領域の既存プレイヤーをディスラプトする事例が今後多く出てくると考えられます。

検索サービスの領域では、Googleの圧倒的なポジションが、ChatGPTやAIを搭載したBINGの登場により脅かされている事例が記憶に新しいのではないでしょうか。

そのため、toC向けであれば、生成AIを活用したレコメンドにより、圧倒的にパーソナライズされた投稿が表示されるSNSやニュースアプリ、toB向けであれば、生成AIを活用したコーディングにより、圧倒的に納期が短く低コストなシステム開発サービスなど様々な新規サービスが登場すると考えられます。

｜④ 生成AIを活用できるアプリケーションの提供

画像：Sizigi

4つ目のビジネスモデルは、生成AIを特定の用途向けにより手軽に活用できるアプリケーションの提供です。

生成AIの代表格であるChatGPTでも、画像生成やコーディングなどの用途に活用することはできますが、初心者には利用のハードルが一定存在します。

そこで、それぞれの用途に特化した生成AIアプリケーションが多数登場しており、多くのユーザーを集め、マネタイズに成功しています。

｜⑤ 大規模データ基盤（LLM等）の提供

画像：弁護士ドットコム

5つ目のビジネスモデルは、生成AIを個人や企業が活用するための、言語や画像などの大規模データ基盤の提供です。

大規模言語モデルの領域では、汎用型としてはOpenAIの開発するGPT-4が圧倒的な性能を誇っていますが、今後は金融や法律、不動産などの各領域に特化した言語モデルが登場し、特に法人利用が普及していくと考えられています。

そのため、各企業は自社に蓄積された専門性の高いデータを、大規模モデルとして整備し、外部向けに提供するという新たなビジネスモデルの構築が可能となります。

｜生成AIを活用したビジネスモデルの事例5選

企業による生成AIを活用したビジネスモデルの事例として、以下の5つ事例が挙げられます。

＜生成AIによる既存ビジネスのユーザー体験の進化＞

・ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現

＜生成AIベースで制作した商品・コンテンツの販売＞

・Netflix：生成AIで背景を描いたアニメ「犬と少年」を公開

＜生成AIベースの新規サービスの提供＞

・Adobe sensei GenAI：各企業のニーズに応じた多様なアウトプットの生成

＜生成AIを活用できるアプリケーションの提供＞

・Notion：：あらゆるテキストアウトプットを自動化できるツール「Notion AI」を提供

＜大規模データ基盤（LLM等）の提供＞

・弁護士ドットコム：リーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」の開発

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

｜ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現

画像：ウォルマート

ウォルマートは、生成AIを活用した商品検索・提案機能を同社のスマホアプリに導入することを発表しました。

従来の特定の単語での検索やタグ選択での検索とは異なり、顧客が店員に尋ねていたような抽象的な要望を文章で伝えると、生成AIが最適な商品を提案します。

たとえば、「ユニコーンをテーマにした子供のためのパーティー準備」のように具体的なシナリオを書き込むだけで、複数の関連商品の提案が得られるようになりました。

これにより、顧客は必要な商品を一つ一つ検索する手間を省くことができ、大幅なユーザー体験向上が期待されています。

｜Netflix：生成AIで背景を描いたアニメ「犬と少年」を公開

画像：Netflix

Netflixは、生成AIが描いた画像を背景に使用した短編アニメ「犬と少年」を公開しました。

Netflixのアニメ部門Netflix アニメ・クリエイターズ・ベースと、AIキャラクター開発・研究企業のrinna、アニメ制作会社のWIT STUDIOが共同し、アニメーターの工数削減のための試験的なプロジェクトとして、制作されました。

著作権侵害のリスクを避けるためネットで収集された画像を学習ソースとせず、オリジナルのAIを作り、Netflixの過去のオリジナル作品を学習ソースとして背景画を生成しました。

AIにより、背景画作成の40～50％程を省力化でき、その分、重要な部分の質を高めることに時間を使えたとのことです。

｜Adobe sensei GenAI：各企業のニーズに応じた多様なアウトプットの生成

画像：Adobe

Adobeは、顧客体験管理ソリューションであるAdobe Experience Cloudに生成AIを活用した新機能「Adobe Sensei GenAI」を搭載しました。

Adobe Sensei GenAIは、複数の大規模言語モデル（LLM）が持つ豊富なデータと顧客インサイトを活用しています。これにより、ユーザーをひきつけるキャッチコピーの生成、見込み客との対話自動化、あらゆるタッチポイントから収集したデータに基づくインサイトの生成など、企業のニーズに応じた様々なアウトプットを提供します。

これにより、企業は自社の持つブランディングに沿ってパーソナライズされた顧客体験を効率的に提供することが可能となります。

｜ Notion：あらゆるテキストアウトプットを自動化できるツール「Notion AI」を提供

画像：Notion

文書やメモの作成やスケジュール・タスク管理ができる業務アプリであるNotionは、AIツール「Notion AI」を搭載しました。

文章の作成・要約やアイデア出し、会議のアジェンダ作成、メール文作成など様々な用途で使えるテキスト生成機能を有しています。

生成AIにより、自社で高い技術を有していなくても、テキスト作成の自動化機能を比較的容易に提供できるようになりました。これにより、多くの企業が、既存のアプリにテキスト自動生成AI機能を追加して利便性・ユーザー体験を向上させたり、個別の用途に特化したテキスト自動生成機能を主眼にした新しいアプリを開発するなど、新たな取り組みを実施しています。

｜弁護士ドットコム：リーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」の開発

画像：弁護士ドットコム

弁護士紹介プラットフォームを運営する弁護士ドットコムは、PKSHA Technologyと提携し、リーガル領域に特化した大規模言語モデルである「リーガルブレイン」の開発に取り組んでいます。

リーガルブレインは、弁護士ドットコムが持つ条文や判例などの豊富な法律データを学習しています。これに、PKSHA TechnologyのLLM「PKSHA LLMS」を取り入れることで、ユーザーがすぐに条文や判例などの情報を得られるようにすることを目指しています。

これにより、弁護士や法務担当者の法律業務が大幅に効率化されるだけでなく、一般の人も容易に法律知識を取得・理解することが可能になると期待されています。

｜企業が生成AIを活用するメリット

生成AIのアイデアやビジネスモデルを把握したところで、次は企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットを6つ挙げてご紹介していきます。

｜業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

｜業務サポートによる品質・スピードの向上

各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。

生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。

生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。

ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。

｜社内知見の共有・業務の標準化

これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。

｜マーケティングの最適化・費用対効果向上

生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。

生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。

｜顧客体験のパーソナライズ・自動化

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせなどに対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな顧客が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

｜新規商品・サービスの創出

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計・デザインなどが可能です。

また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計・デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。　

幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。

セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。

｜企業が生成AIの活用を成功させるための5つのポイント

最後に、企業が生成AI活用を成功させるために押さえるべきポイントについて解説します。

｜業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

｜投資対効果の高い課題・目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題・目的に対して、どのようなアプローチ・範囲・ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

｜アジャイルでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法などを細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

｜セキュリティ面でのリスクをしっかり管理する

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、さまざまな問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

｜従業員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

｜まとめ

生成AIは、既に多くの企業でビジネス活用されています。しかし、生成AIでできることは幅広く、ビジネスに活用するにはイメージがつきにくいかもしれません。

まずは自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算して、生成AIで「こんなことができたらいい」とアイデアを出してみましょう。

弊社VNEXTでは、生成AIのビジネス活用支援を行っております。

自社に生成AIの導入を検討、またはこんなことができたらいいなどアイデアがございましたら、お気軽にご相談ください！

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目次

｜そもそも「生成AI」とは？